问财量化选股策略逻辑
选股逻辑为：振幅大于1，企业性质良好，价格小于12。
选股逻辑分析
该选股逻辑继承了上一次的振幅和基本面选股逻辑，同时增加了价格因素，可以更精准地找到价格较低的标的。
有何风险？
该选股逻辑可能会过分依赖价格因素，忽略了高质量低价股的选择可能性。此外，由于市场变化可能导致价格对公司价值的衡量不准确，从而选股结果可能存在一定的误差。
如何优化？
针对以上的缺点，可以采取以下措施进行优化：
- 加入更多的基本面因素进行综合考虑，如盈利能力、市值、财务稳定性、成长性等；
- 设定价格区间而非固定价值，避免忽略其他可能的优质标的；
- 根据市场情况和个人投资策略选择适当的排名范围；
- 结合其他技术分析指标进行综合判断。
最终的选股逻辑
综合以上考虑，最终的选股逻辑如下：
- 振幅大于1；
- 企业性质良好，包括但不限于：盈利能力强，稳定的财务状况，成长性，市值，ROE等；
- 价格在某一设定区间内；
- 根据市场情况和个人投资策略选择适当的排名范围；
- 根据市场情况和个人投资策略，选择不同的交易策略，并适当加入其他技术指标、基本面指标等多个角度进行综合判断。
同花顺指标公式代码参考
该选股逻辑的同花顺指标公式如下：
/* 选股公式 */
A:(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>0.01;
B:XX企业性质;
C:CLOSE<12;
A AND B AND C <= N; /* N为排名范围 */
其中，A:(HIGH-LOW)/REF(CLOSE,1)>0.01 表示振幅大于1，B:XX企业性质 表示企业性质良好，C:CLOSE<12 表示价格小于12，A AND B AND C <= N 表示逻辑与且排名不高于N。
Python代码参考
适用于tushare库的Python选股代码如下：
import tushare as ts
def is_selected(code, eps=1, price_range=(0, 12), rank_range=(1, 50)):
# 判断股票是否满足选股逻辑
df = ts.get_hist_data(code)
if (df['high'] - df['low']).mean() / df['close'].iloc[-1] <= 0.01:
return False
if not XX企业性质:
return False
if df['close'].iloc[-1] > price_range[1] or df['close'].iloc[-1] < price_range[0]:
return False
rank = ts.top_list(df.index[0])['code'].tolist().index(code) + 1
if rank < rank_range[0] or rank > rank_range[1]:
return False
return True
# 获取热度排名前N的股票列表，遍历股票进行选股
stocks = ts.top_list()
selected_stocks = []
for i in range(N):
code = stocks['code'].iloc[i]
if is_selected(code, price_range=(0, 12), rank_range=(1, N)):
selected_stocks.append(code)
# 利用选股结果进行股票交易
for code in selected_stocks:
pass # 参考其他策略
其中需要根据选股策略修改参数，通过tushare库获取股票的基本面和历史行情进行计算判断，通过top_list函数获取热度排名数据并进行处理。
## 如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
点击图标右上方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。
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